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模型发布 最新动态

各家新模型的发布、开源与迭代：旗舰更新、开源权重放出、能力与价格变化。

858 条精选近 30 天 58 条共收录 3,668 条

更新

精选归档 · 第 6 页

9月11日周五第 101–120 条
  1. WorkBuddy70

    WorkBuddy 宣布 DeepSeek V4.1-Flash 已在其平台上线，免费试用两周。引用的 DeepSeek 公告称 V4.1-Flash 已登陆 DeepSeek API 并支持原生多模态。

    引用DeepSeek@deepseek_ai

    ⚡ V4.1-Flash 现已在 DeepSeek API 上线，原生支持多模态。 将你的模型设置为 deepseek-flash。 🔹 V4-Flash 和 V4-Flash-Vision-Exp 已退役。为保持兼容，deepseek-v4-flash 和 deepseek-v4-flash-vision-exp 暂时路由至 V4.1-Flash。 🔹 多方测试表明，V4.1-Flash 在性能、成本、速度和总运行时间上均领先于 V4-Pro。我们正在逐步淘汰 V4-Pro。 🔹 自 2026 年 9 月 14 日 04:00 UTC 起，所有 deepseek-v4-pro 请求将按 V4.1-Flash 的费率路由至 V4.1-Flash。此安排将持续至 V4.1-Pro 发布。 🤝 官方合作伙伴 @WorkBuddy_AI（包括 Codebuddy）和 @opencode 现已全面支持 V4.1-Flash。今天就试试吧！ 4/6

    推荐理由：WorkBuddy 官宣上线 DeepSeek V4.1-Flash 并给出两周免费入口，引用内容还说明了 V4-Pro 的退役与迁移安排。

9月10日周四
  1. MarkTechPost87

    DeepSeek AI 发布 DeepSeek-V4.1-Flash：1M 上下文、FP4 KV 缓存与跨层注意力复用

    DeepSeek AI 发布多模态 MoE 模型 DeepSeek-V4.1-Flash，552B 主干加 196B Engram 参数，上下文窗口 1M，prefill 激活 8B 参数、decode 激活 16B，全局 KV 缓存降至每 token 890 字节，约为 DeepSeek-V4-Flash 的 1/4、DeepSeek-V1 的 1/437。

    推荐理由：文章拆解了 KV 缓存压缩和预精简架构的具体做法，读者可以对照其工程路径评估长上下文部署成本。

  2. DeepSeek：API 更新日志80

    DeepSeek 发布 V4.1-Flash，API 价格同步下调

    DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash，是全新模型结构系列中最小尺寸的模型，具备原生多模态视觉理解能力，评测包括 GPQA Diamond 90.9、HLE 36.8、Codeforces Rating 3471、Terminal-Bench 2.1 90.6 等。

    推荐理由：官方发布附带完整评测数字和 API 切换细节，读者可据此判断新模型能力水平及旧模型下线对现有调用和计费的影响。

  4. Cohere 产品与研究博客66

    Cohere 发布开源权重翻译模型 North Small Translate，WMT26 得分 83.60 超越 DeepL 与 Google Translate

    Cohere 发布机器翻译模型 North Small Translate，为 MoE 架构，总参数 218B、激活 25B，支持 50+ 语言，WMT26 全语言得分为 83.60，高于 DeepL NextGen 的 81.37 和 Google Translate 的 68.20，Agentic 版本达 84.36。

    推荐理由：官方公布了 WMT26 各语言和分区域得分、吞吐与单任务成本数据，读者可据此评估其相对 DeepL 和开源模型的位置。

9月9日周三
  2. OpenAI：官网动态79

    OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5 图像模型

    OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5 图像模型，生成延迟比 Images 2.0 降低最多 50%，细节、编辑精度、参考照片保真度和多轮编辑一致性均有提升。

    推荐理由：官方原文给出与 Images 2.0 的具体对比数据、新功能入口和 API 双模型分工，读者可以据此评估是否迁移现有图像工作流。

  3. 蚂蚁百灵：Developer Blog64

    蚂蚁百灵开源首个原生多模态大模型 Ling-3.0-flash-VL

    蚂蚁百灵发布并开源首个原生多模态大模型 Ling-3.0-flash-VL，基于 Ling-3.0-flash 的 MoE 架构拓展，总参数 124B、单次推理激活 5.5B，原生支持图像、文本与视频输入，上下文窗口 256K Token。

    推荐理由：官方给出架构参数、视觉反馈机制和评测细节，可帮助读者判断原生多模态训练对文本能力的实际影响。

9月5日周六
  1. The Decoder：AI News82

    OpenAI 向 Pro、Enterprise 和 Business Premium 用户推出 GPT-6 Astra，消息额度约为 GPT-5.6 Sol 的一半

    OpenAI 通过 ChatGPT Work 和 Codex 向 Pro、Enterprise、Business Premium 计划用户开放 GPT-6 Astra，并通过 API、Microsoft Azure 和 AWS Bedrock 提供。

    推荐理由：原文整理了 GPT-6 Astra 各订阅档位的具体额度数字和与 GPT-5.6 Sol 的用量对比，便于读者评估升级成本。

  3. IT之家·人工智能83

    奥尔特曼致歉 GPT-6 Astra 发布混乱，现已面向所有 Plus / Pro 等用户推出

    OpenAI 于 9 月 3 日上线 GPT-6 Astra，称其在电脑使用、浏览、软件工程、科学和专业工作方面达到最先进性能。因企业安全客户先于 Pro 订阅者获得访问权限引发高价 Pro 用户不满，CEO 奥尔特曼 9 月 4 日在 X 平台致歉，并提出补偿机制：从 9 月 4 日起付费用户每缺少一天 Astra 访问即获得一次额度重置。

    推荐理由：原文梳理了 GPT-6 Astra 发布混乱的经过、用户不满与补偿机制，可借此了解大模型分阶段发布中的次序争议。

  4. Sam Altman80

    Sam Altman 宣布 GPT-6 Astra 现已向所有 Plus 和 Business 用户推出。此前该模型已面向 Pro、Enterprise 和 Business Premium 用户在 Work/Codex 及 API 中提供。

    引用Sam Altman@sama

    GPT-6 Astra 现已面向 Work/Codex 中的所有 Pro、Enterprise 和 Business Premium 用户开放，并已在 API 中提供。 我们接下来将开始向 Plus 和 Business 用户推送。 感谢大家的耐心等待。

    推荐理由：原文确认 GPT-6 Astra 的用户覆盖范围扩大到 Plus 和 Business，读者可以据此判断自己的可用入口和时间点。

  6. Microsoft AI：官方博客63

    Microsoft 发布 MAI-Image-2.6 与 MAI-Image-2.6-Flash 图像模型

    Microsoft 于 9 月 4 日发布 MAI-Image-2.6，称其为迄今最强的图像模型，并面向开发者上线 Microsoft Foundry，同时推出面向低延迟、高吞吐场景的 MAI-Image-2.6-Flash。

    推荐理由：原文给出排名、速度和效率数字，并说明两个版本分别面向精度与吞吐的不同场景，便于开发者按工作流选型。

9月4日周五
  2. Greg Brockman72

    Greg Brockman 转发 @arcprize 的评测称 OpenAI 的 GPT-6 Astra 在 ARC-AGI-3 上取得 SOTA，他称该基准已饱和。Astra 标准 harness 得分 63%，经新的 Provider Adapter harness 达 99%，在 96% 的 ARC-AGI-3 关卡上超越人类表现；排行榜图还显示更高推理层级通常成本更低，因为 Astra 用更少动作通关，减少模型调用和 token 数。

    引用ARC Prize@arcprize

    由 @OpenAI 推出的 GPT-6 Astra 在 ARC-AGI 上达到 SOTA： - Astra 在 ARC-AGI-3 上得分 63%，通过新的提供商适配器测试框架可达 99% - 它在 96% 的 ARC-AGI-3 关卡上超越了人类表现 - 它构建了我们所见过的、对新环境最精确的符号模型 我们的分析：

    推荐理由：转发 ARC Prize 对 GPT-6 Astra 的评测数据，标准与 Provider Adapter 两种 harness 分差大，可据此了解 harness 对得分的影响。

  3. Aravind Srinivas70

    Perplexity CEO Aravind Srinivas 祝贺 OpenAI 发布 GPT-6 Astra，称其在宽度和深度研究任务上远超其他模型且更具成本效益，将很快向 Perplexity Computer 的 Pro 和 Max 用户开放。

    引用Perplexity@perplexity_ai

    我们在 WANDR 上评估了 GPT-6 Astra。它以每任务 $11.98 的成本得分 0.682，是我们测试过的所有模型中的最高分。 GPT-6-Astra 比 Fable 5.1 高 13.5%，成本低 6.1%；比 Opus 5 高 27.0%，成本高 3.3%。

    推荐理由：Perplexity CEO 确认 GPT-6 Astra 在其评测中领先，并宣布将向 Pro 和 Max 用户开放。

  4. OpenAI：官网动态81

    OpenAI 发布 GPT-6 Astra 并公布安全概览，称其网络安全能力达到 Preparedness Framework 的 Critical 级

    OpenAI 发布 GPT-6 Astra，称这是其部署过的最强模型，也是首个在其 Preparedness Framework 下达到网络安全能力 Critical 级的模型，可在无人逐步引导的情况下发现未知安全漏洞并开发利用方式。

    推荐理由：OpenAI 官方发布的安全评估，给出模型在网络安全能力、对齐和可监测性上的具体发现，读者可借此了解前沿模型安全实践的最新变化。

  5. TechCrunch：AI81

    OpenAI 发布新模型 Astra，主打计算机与浏览器操作但因 opaque recurrence 引发争议

    OpenAI 发布最新模型 Astra，称其为迄今最强大模型，主打计算机和浏览器操作，先面向 Daybreak 网络安全计划客户开放，随后一周内覆盖 Pro、Plus、Enterprise、Business 付费账户及 API。

    推荐理由：原文梳理了 Astra 的能力主张、发布节奏，以及 opaque recurrence 引发的可监控性争议，信息较为完整。